CN118363018A - 噪声估计的方法、集成电路及相关设备 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了本申请实施例提供了一种噪声估计的方法、集成电路及相关设备，通过在恒虚警检测之前，速度维快速傅里叶变换之后，基于距离维数据进行多普勒门上的快速傅里叶变换进行噪声估计，能够有效提升噪声估计的鲁棒性及精度。

Description

噪声估计的方法、集成电路及相关设备
本申请是申请日为2021年03月01日，申请号：202110227781.8，发明名称为“噪声估计的方法、装置及相关设备”的专利申请的分案申请。
技术领域
本申请涉及目标探测技术领域，特别是涉及一种噪声估计的方法、集成电路及相关设备。
背景技术
在目标检测过程中，噪底估计是其中非常重要的一个操作步骤，但是当前的噪底估计相对比较粗糙，使得在一些特殊的应用场景中，无法实现精准的噪底估计。
发明内容
本申请实施例提供了一种噪声估计的方法、集成电路及相关设备，通过在恒虚警检测(Constant False Alarm Rate，简称CFAR)之前，速度维快速傅里叶变换(1D-FFT)之后，进行噪声估计，能够有效提升噪底估计的精准性。
第一方面，本申请提供了一种噪声估计的方法，所述方法可包括：
基于任一帧回波信号进行傅里叶变换获取所述距离维数据；
基于所述距离维数据进行多普勒门上的快速傅里叶变换得到第一估计噪声；以及
将所述第一估计噪声作为真实的噪底对所述回波信号进行信号处理。
在该实施例中，通过基于距离维数据进行多普勒门(Doppler Gate)上的快速傅里叶变换，以实现噪声估计，进而能够有效避免因较大运动物体或者大面积的近距离反射物所造成的估计曲线过冲现象，进而能够有效提升噪声估计的鲁棒性及精度。
可选的，所述基于所述距离维数据进行多普勒门上的快速傅里叶变换得到第一估计噪声，包括：
基于多普勒傅里叶变换的长度、各啁啾周期所对应的距离维数据、各啁啾信号的序号及多普勒门的序号获取所述第一估计噪声。
可选的，所述信号处理可包括恒虚警处理等一切需要噪底的操作步骤。
第二方面，本申请实施例还提供了一种噪声估计的装置，所述装置可包括：
第一获取模块，用于基于任一帧回波信号进行傅里叶变换获取所述距离维数据；
第一变换模块，用于基于所述距离维数据进行多普勒门上的快速傅里叶变换得到第一估计噪声；以及
处理模块，用于将所述第一估计噪声作为真实的噪底对所述回波信号进行信号处理。
第三方面，本申请实施例还提供了一种噪声估计的方法，所述方法可包括：
基于任一帧回波信号进行傅里叶变换获取所述距离维数据；
基于所述距离维数据分别进行第一估计操作和第二估计操作，所述第一估计操作为沿多普勒门来获取所述第一估计噪声，所述第二估计操作为沿距离门来获取所述第二估计噪声；
判断所述第一估计噪声和第二估计噪声是否满足预设条件；
若满足所述预设条件，则输出第一噪声作为真实噪声；
否则，则输出第二噪声作为真实噪声。
在本实施例中，通过进行两种不同的估计操作，并通过筛选以得到与当前应用场景相切合的噪底，进而在有效提升噪底精度的同时，还能提升噪声估计应用的灵活性。
可选的，所述第一估计操作包括：
基于所述距离维数据进行多普勒门上的快速傅里叶变换得到第一估计噪声。
可选的，所述基于所述距离维数据进行多普勒门上的快速傅里叶变换得到第一估计噪声，包括：
基于多普勒傅里叶变换的长度、各啁啾周期所对应的距离维数据、各啁啾信号的序号及多普勒门的序号获取所述第一估计噪声。
可选的，所述的方法还可包括：
预设包含至少一个多普勒门序号的集合；
基于所述集合获取各预设多普勒门对应的估计噪底；以及
将最小的噪底估计输出为所述第一估计噪声。
可选的，所述第二估计操作包括：
基于各啁啾周期所对应的距离维数据、当前帧中啁啾的总数量及各啁啾信号的序号来获取所述第二估计噪声。
可选的，所述判断所述第一估计噪声和第二估计噪声是否满足预设条件，包括：
预设能量因子；
获取所述能量因子与所述第一噪声之间的乘积值；以及
判断所述乘积值是否小于等于所述第二噪声值；
其中，若所述乘积值是否小于等于所述第二噪声值，则输出所述第一噪声作为真实噪声；否则，则输出所述第二噪声作为真实噪声。
可选的，当输出所述第一噪声作为真实噪声时，所述方法还包括：
预设噪声因子；
将所述第一噪声乘以所述噪声因子后得到所述真实噪声。
第四方面，本申请实施例还提供了一种噪声估计的装置，所述装置可包括：
第二获取装置，用于基于任一帧回波信号进行傅里叶变换获取所述距离维数据；
估计模块，用于基于所述距离维数据分别进行第一估计操作和第二估计操作，所述第一估计操作为沿多普勒门来获取所述第一估计噪声，所述第二估计操作为沿距离门来获取所述第二估计噪声；
判断模块，用于判断所述第一估计噪声和第二估计噪声是否满足预设条件；判断所述第一估计噪声和第二估计噪声是否满足预设条件；以及
输出模块，用于满足所述预设条件时输出第一噪声作为真实噪声，不满足所述预设条件时输出第二噪声作为真实噪声。
第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例中任一项所述的方法的步骤。
第六方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例中任一项所述的方法的步骤。
第七方面，本申请实施例还提供了一种集成电路，可包括：
信号收发通道，用于发射无线电信号，以及接收所述无线电信号被目标物回反射所形成波信号；
信号处理模块，用于基于如本申请中任意一实施例所述的方法获取真实噪声，并基于所述真实噪声获取目标数据。
可选的，所述无线电信号为毫米波信号。
可选的，所述集成电路为AiP芯片或AoC芯片。
第八方面，本申请实施例还提供了一种无线电器件，可包括：
承载体；
如本申请实施例中任意一项所述集成电路，设置在所处承载体上；以及
天线，设置在所述承载体上，或者与所述集成电路集成为一体器件形成AiP或AoC结构，用于发收无线电信号。
第九方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，其特征在于，包括：
设备本体；以及
设置于所述设备本体上的本申请任一实施例所述的无线电器件；
其中，所述无线电器件用于目标检测和/或通信。具体地，在本申请的一个实施例中，无线电器件可以设置在设备本体的外部，在本申请的另一个实施例中，无线电器件还可以设置在设备本体的内部，在本申请的其他实施例中，无线电器件还可以一部分设置在设备本体的内部，一部分设置在设备本体的外部。本申请对此不作限定，具体视情况而定。需要说明的是，无线电器件可通过发射及接收信号实现诸如目标检测及通信等功能。
在一个可选的实施例中，上述设备本体可为智能交通运输设备(如汽车、自行车、摩托车、船舶、地铁、火车等)、安防设备(如摄像头)、智能穿戴设备(如手环、眼镜等)、智能家居设备(如电视、空调、智能灯等)、各种通信设备(如手机、平板电脑等)等，以及诸如道闸、智能交通指示灯、智能指示牌、交通摄像头及各种工业化机械手(或机器人)等，也可为用于检测生命特征参数的各种仪器以及搭载该仪器的各种设备。无线电器件则可为本申请任一实施例中所阐述的无线电器件，无线电器件的结构和工作原理在上述实施例中已经进行了详细说明，此处不在一一赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中一种噪声估计的方法的流程示意图；
图2为本申请实施例中一种噪声估计的装置的模块结构示意图；
图3为本申请实施例中另一种噪声估计的方法的流程示意图；
图4为本申请实施例中另一种噪声估计的装置的模块结构示意图；
图5为本申请实施例中一种计算机设备的硬件结构示意图；
图6为本申请实施例中一种集成电路的结构示意图；
图7为本申请实施例中一种噪声估计的方法的流程图。
具体实施方式
目前，传感器在进行目标探测的过程中，噪底估计能够直接决定目标探测的精度。但是，当前一般的噪底估计都比较简单粗糙，使得所获得的噪底不能精准的反应实际噪声情况。故而本申请创造性的提出一种噪声估计的方法，可应用于FMCW传感器(如毫米波雷达)进行目标探测的过程中，具体的：
如图1所示，一种噪声估计的方法，可包括以下步骤：
步骤S11，基于任一帧回波信号进行傅里叶变换获取所述距离维数据.
步骤S12，基于所述距离维数据进行多普勒门上的快速傅里叶变换得到第一估计噪声。
可选的，可基于多普勒傅里叶变换的长度、各啁啾周期所对应的距离维数据、各啁啾信号的序号及多普勒门的序号获取所述第一估计噪声。
例如，针对于第c短周期(FMCW中为chirp，即啁啾)，设置range-gate(距离门)的FFT(快速傅里叶变换)的输出为yk[c]；其中，k为距离维FFT之后的离散频率的序号(也即range-gate index)；可采用以下公式(1)来获取上述的第一估计噪声(也即range-gatek)：
同时，
即为第一估计噪声，N为多普勒傅里叶变换的长度，Nc为当前帧中chirp的总数量，c为当前chirp的序号，j为1为多普勒维门的序号。
可选的，上述求取第一估计噪声是可以通过做Doppler-Gate的FFT得到.对于某些特别的1，可以进一步简化，比如可以选择的l∈{0，N/4，N/2，3N/4}或者其中的一个或多个.这样一来，可以得到：
即，不用做乘法，进而可有效减小计算量。
在上述的实施例中，还可以利用最后一个range-gate的来判定过冲是不是出现，如果出现，可以用最后一个range-gate的噪声估计代替之，进而使得噪声估计更加鲁棒。
步骤S13，将所述第一估计噪声作为真实的噪底对所述回波信号进行信号处理。其中，信号处理可包括恒虚警处理等一切需要噪底的操作步骤。
在该实施例中，通过基于距离维数据进行多普勒门(Doppler Gate)上的快速傅里叶变换，以实现噪声估计，进而能够有效避免因较大运动物体或者大面积的近距离反射物所造成的估计曲线过冲现象，进而能够有效提升噪声估计的鲁棒性及精度。
如图2所示，本申请实施例还提供了一种噪声估计的装置，所述装置可包括第一获取模块、第一变换模块和处理模块等，即第一获取模块可用于基于任一帧回波信号进行傅里叶变换获取所述距离维数据，第一变换模块可用于基于所述距离维数据进行多普勒门上的快速傅里叶变换得到第一估计噪声，而处理模块则可用于将所述第一估计噪声作为真实的噪底对所述回波信号进行信号处理。
在该实施例中，噪声估计的装置为图1中所示噪声估计的方法相对应，进而也可通过基于距离维数据进行多普勒门(Doppler Gate)上的快速傅里叶变换，以实现噪声估计。
如图3所示，本申请还提供了另一种噪声估计的方法，可包括以下步骤：
步骤S31，基于任一帧回波信号进行傅里叶变换获取所述距离维数据。
例如，可针对回波信号进行模数转换、采样和距离维傅里叶变换后获取上述的距离维数据。
步骤S32，基于所述距离维数据分别进行第一估计操作和第二估计操作，所述第一估计操作为沿多普勒门来获取所述第一估计噪声，所述第二估计操作为沿距离门来获取所述第二估计噪声。
可选的，上述的第一估计操作可为基于所述距离维数据进行多普勒门上的快速傅里叶变换得到第一估计噪声；例如，基于多普勒傅里叶变换的长度、各啁啾周期所对应的距离维数据、各啁啾信号的序号及多普勒门的序号获取所述第一估计噪声。
例如，针对于第c短周期(FMCW中为chirp，即啁啾)，设置range-gate(距离门)的FFT(快速傅里叶变换)的输出为yk[c]；其中，k为距离维FFT之后的离散频率的序号(也即range-gate index)；可采用以下公式(1)来获取上述的第一估计噪声(也即range-gatek)：
同时，
即为第一估计噪声，N为多普勒傅里叶变换的长度，Nc为当前帧中chirp的总数量，c为当前chirp的序号，j为1为多普勒维门的序号。
可选的，为了进一步提升运算的效率，可先预设包含至少一个多普勒门序号的集合，然后基于所述集合获取各预设多普勒门对应的估计噪底，最后将最小的噪底估计输出为所述第一估计噪声。
例如，可以通过做Doppler-Gate的FFT得到，对于某些特别的1可以进一步简化，比如可以选择的l∈{0，N/4，N/2，3N/4}或者其中的一个或多个.这样一来，可以得到：
即，不用做乘法，进而可有效减小计算量。
可选的，可基于各啁啾周期所对应的距离维数据、当前帧中啁啾的总数量及各啁啾信号的序号来获取所述第二估计噪声。
例如，对于第c短周期(FMCW中为chirp，即啁啾)，设置range-gate(距离门)的FFT(快速傅里叶变换)的输出为yk[c]；其中，k为距离维FFT之后的离散频率的序号(也即range-gate index)；第一平均值计算引擎可采用以下公式(2)获取range-gate k的第一噪声估计：
同时，
即dck为平均值，为第一噪声估计，Nc为当前帧中chirp的总数量，c为当前chirp的序号。
需要说明的是，该步骤可在针对回波信号进行后续的速度维傅里叶变换之前或之后，甚至同时，进行上述的第一估计操作，即只要确保在1D FFT(即速度维傅里叶变换)之后，进行上述的第一估计操作即可。在一个可选的实施例中，还可在CFAR之前进行上述的第一估计操作。
步骤S33，判断所述第一估计噪声和第二估计噪声是否满足预设条件；若满足所述预设条件，则输出第一噪声作为真实噪声；否则，则输出第二噪声作为真实噪声。
在本实施例中，可通过进行两种不同的估计操作，并通过筛选以得到与当前应用场景相切合的噪底，进而在有效提升噪底精度的同时，还能提升噪声估计应用的灵活性。
如图4所示，本申请实施例还提供了一种噪声估计的装置，所述装置可包括第二获取装置、估计模块、判断模块和输出模块等，第二获取装置可用于基于任一帧回波信号进行傅里叶变换获取所述距离维数据，估计模块可用于基于所述距离维数据分别进行第一估计操作和第二估计操作，所述第一估计操作为沿多普勒门来获取所述第一估计噪声，所述第二估计操作为沿距离门来获取所述第二估计噪声；判断模块则可用于判断所述第一估计噪声和第二估计噪声是否满足预设条件，判断所述第一估计噪声和第二估计噪声是否满足预设条件；输出模块则可用于满足所述预设条件时输出第一噪声作为真实噪声，不满足所述预设条件时输出第二噪声作为真实噪声。
该实施例中的噪声估计装置为与图4所示估计方法相关的结构阐述，故而也可有效的提升噪声估计的精度，提升应用的灵活性，扩展应用的场景。
如图5所示，本申请实施例还提供了一种计算机设备，可包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请实施例中任一项所述的方法的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例中任一项所述的方法的步骤。
如图6所示，本申请实施例还提供了一种集成电路，可包括：
信号收发通道，用于发射无线电信号，以及接收所述无线电信号被目标物回反射所形成波信号；
信号处理模块，用于基于如本申请中任意一实施例所述的方法获取真实噪声，并基于所述真实噪声获取目标数据。
可选的，所述无线电信号为毫米波信号。
可选的，所述集成电路为AiP芯片或AoC芯片。
本申请实施例还提供了一种无线电器件，可包括：
承载体；
如本申请实施例中任意一项所述集成电路，设置在所处承载体上；以及
天线，设置在所述承载体上，或者与所述集成电路集成为一体器件形成AiP或AoC结构，用于发收无线电信号。
本申请实施例还提供了一种电子设备，其特征在于，包括：
设备本体；以及
设置于所述设备本体上的本申请任一实施例所述的无线电器件；
其中，所述无线电器件用于目标检测和/或通信。
在一个可选的实施例中，可先预设能量因子，再获取所述能量因子与所述第一噪声之间的乘积值，然后判断所述乘积值是否小于等于所述第二噪声值；其中，若所述乘积值是否小于等于所述第二噪声值，则输出所述第一噪声作为真实噪声；否则，则输出所述第二噪声作为真实噪声。同时，当输出所述第一噪声作为真实噪声时，还可通过预设噪声因子，并将所述第一噪声乘以所述噪声因子后得到所述真实噪声。
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合附图对本申请实施例中的各种非限定性实施方式进行示例性说明。显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
参阅图7，该方法具体可以包括：
首先，可先获取距离维傅里叶变换数据yk[c]，然后基于该距离维傅里叶变换数据yk[c]继续进行上述的第二噪声估计操作(距离可参考上述具体实施例中所阐述的内容)，然后基于公式(1)进行第一噪声估计操作，然后判断第一估计噪声和第二估计噪声之间的大小关系，并将值小的作为真实噪声输出。其中，上述的公式(1)实际上计算是在doppler 1分量上的功率，如果没有物体，这将只反应噪声的强度。
可选的，为了降低运算的难度，上述的公式(1)可以取多个预设的1，并利用选择器(selector)中选取其中的一个或合成一个第二估计噪声输出以最终的判定。
可选的，系数α和β等应该包含FFT之后的系数，加窗带来的系数，以及系统的冗余等，且均可为可配系统参数。
可选的，上述的公式(1)可以通过做Doppler-Gate的FFT得到，对于某些特别的l，可以进一步简化，比如可以选择的l∈{0，N/4，N/2，3N/4}或者其中的一个或多个，并将几个1的输出值中取最小值作为第一噪声估计，继而可避免进行乘法运算，提升目标检测的效率。
本申请实施例中提到的“第一估计噪声”、“第二估计噪声”等名称中的“第一”只是用来做名字标识，并不代表顺序上的第一。该规则同样适用于“第二”等。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如只读存储器(英文：read-only memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者诸如路由器等网络通信设备)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
以上所述仅是本申请示例性的实施方式，并非用于限定本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种噪声估计的方法，其特征在于，所述方法包括：
基于任一帧回波信号进行傅里叶变换获取所述距离维数据；
基于所述距离维数据进行多普勒门上的快速傅里叶变换得到第一估计噪声；以及
将所述第一估计噪声作为真实的噪底对所述回波信号进行恒虚警处理。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述距离维数据进行多普勒门上的快速傅里叶变换得到第一估计噪声，包括：
基于多普勒傅里叶变换的长度、各啁啾周期所对应的距离维数据、各啁啾信号的序号及多普勒门的序号获取所述第一估计噪声。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，针对FMCW信号中的第c短周期，若设置距离门的FFT的输出为yk[c]；其中，k为距离维FFT之后的离散频率的序号；可采用以下公式来获取所述第一估计噪声
其中，N为多普勒傅里叶变换的长度，Nc为当前帧中chirp的总数量，c为当前chirp的序号，j为l为多普勒维门的序号。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述距离维数据进行多普勒门上的快速傅里叶变换得到第一估计噪声，包括：
基于部分多普勒傅里叶变换的长度、各啁啾周期所对应的距离维数据、各啁啾信号的序号及多普勒门的序号获取所述第一估计噪声。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，针对FMCW信号中的第c短周期，若设置距离门的FFT的输出为yk[c]；其中，k为距离维FFT之后的离散频率的序号，且l∈{0,N/4,N/2,3N/4}；采用以下公式来获取所述第一估计噪声
同时，
其中，N为多普勒傅里叶变换的长度，Nc为当前帧中chirp的总数量，c为当前chirp的序号，j为l为多普勒维门的序号。
6.一种集成电路，其特征在于，包括：
信号收发通道，用于发射无线电信号，以及接收所述无线电信号被目标物反射所形成的波信号；
信号处理模块，用于基于如权利要求1-5中任意一项所述的方法获取真实噪声，并基于所述真实噪声获取目标数据。
7.根据权利要求6所述的集成电路，其特征在于，所述无线电信号为毫米波信号。
8.根据权利要求6或7所述的集成电路，其特征在于，所述集成电路为AiP芯片或AoC芯片。
9.一种无线电器件，其特征在于，所述器件包括：
承载体；
如权利要求6-8中任意一项所述集成电路，设置在所处承载体上；以及天线，设置在所述承载体上，或者与所述集成电路集成为一体器件形成AiP或AoC结构，用于发收无线电信号。
10.一种用户终端设备，其特征在于，所述设备包括：设备本体；以及
设置于所述设备本体上的如权利要求9所述的无线电器件；
其中，所述无线电器件用于目标检测和/或通信。
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